如果有人問你什么是AI?你會如何回答?你可能會聯(lián)想到電影中的場景，星球大戰(zhàn)、復(fù)仇者聯(lián)盟各類科幻片為我們提供了很多關(guān)于AI的想象，但那些都是沒有實現(xiàn)的AI機器人?，F(xiàn)實生活中AI的應(yīng)用其實十分廣泛，包括智能手機、搜索引擎、智能游戲、自動駕駛汽車等等領(lǐng)域，可這些都是弱智能AI的應(yīng)用。

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　　現(xiàn)在AI代表的是強智能的AI，是可以從海量經(jīng)驗數(shù)據(jù)中進行深度學習，可以依據(jù)不同情境做不同反應(yīng)的智能實體。

　　AI可能在大多數(shù)人認知中是一個新興領(lǐng)域，但它的歷史可以追溯到上個世紀提出的機器智能，雖然AI技術(shù)已經(jīng)出現(xiàn)了很長時間，但隨著時間的發(fā)展和新興軟硬件的開發(fā)，它近些年開始出現(xiàn)在公眾視野內(nèi)，并以強勁的趨勢在不斷發(fā)展。

　　AI技術(shù)對公眾而言也算不上陌生，你可能聽過其他技術(shù)的名字，比如機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、語言處理、圖像識別等等，其實這些都是AI技術(shù)的一個子集，AI技術(shù)包含的范圍非常廣泛，下面是筆者關(guān)于AI技術(shù)的一些總結(jié)。

　　 機器學習

　　機器學習有點類似于人類的上學，當AI程序獲得海量經(jīng)驗數(shù)據(jù)后，想讓它轉(zhuǎn)化為可用信息，還需要在已有的知識結(jié)構(gòu)中重組分類，不斷進行重復(fù)實驗，就像孩子需要在學校通過學習和模仿大人的行為，從而在實際環(huán)境中來做出判斷和行動。

　　AI程序能否正確反應(yīng)取決于信息集，如果程序收集的是分離的、有限制的、帶偏見的信息集，就很難得到正確反應(yīng)。收集信息集的難度在于該AI程序用戶的使用范圍，如果是為小眾用戶創(chuàng)建的AI程序，則使用的是較小的信息集，但大多數(shù)AI程序都需要收集廣泛的信息，進行大量的重復(fù)實驗，來獲取針對不同指令的正確反應(yīng)，以滿足大多數(shù)用戶的需求。

　　 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　兩者都是機器學習的一個子集，深度學習側(cè)重于嘗試模仿人類大腦的工作方式。雖然我們自身并沒有完全了解人類大腦是如何運作的，但現(xiàn)在AI程序的深度學習能力可以模擬人類大腦，自發(fā)的對海量數(shù)據(jù)進行深度學習，構(gòu)建不同場景下的反應(yīng)機制。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學習的具體實現(xiàn)，AI程序內(nèi)多個節(jié)點通過完成不同的任務(wù)，將完成任務(wù)的經(jīng)驗與網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點共享，如果一個節(jié)點的任務(wù)成功完成，就相當于其他節(jié)點都擁有這個任務(wù)完成的經(jīng)驗，而節(jié)點之間經(jīng)驗越多，則信息集越豐富， AI程序就可以在信息集中挖掘更多可用信息，將其轉(zhuǎn)化為不同的反應(yīng)機制。

　　 認知計算和自然語言處理(NLP)

　　認知計算是一種全新的計算模式，包含信息分析，自然語言處理(NLP)等技術(shù)，是實現(xiàn)AI的關(guān)鍵技術(shù)體系，認知代表著能思考并且感知事務(wù)，可以對數(shù)據(jù)進行推理、學習和改進。

　　自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數(shù)學于一體的科學，NLP區(qū)別書面語言與口頭語言，了解語言包含的文字內(nèi)容，語境，判斷單個詞語歧義、分辨說話者意圖。在AI程序處理具體問題時，NLP幫助AI程序正確分析說話者指令，輸出恰當?shù)幕貜?fù)語句，而認知系統(tǒng)則負責探索更加自然的方式與互動者進行交互，幫助AI程序完善人性化功能。

　　 計算機視覺

　　計算機視覺是用攝像機和電腦代替人的眼睛，幫助AI程序正確識別目標，包括圖像獲取、預(yù)處理(平滑去噪、提高對比度、調(diào)整尺度)、特征提取、檢測分割等等具體應(yīng)用，利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別不同模式的目標和對象， iPhone X的人臉識別就是這項技術(shù)的應(yīng)用實現(xiàn)。

　　在計算機環(huán)境中，“視覺”還包括我們?nèi)搜燮匠？床坏交蛘邿o法識別的圖像和其他類型的視覺輸入，但機器可以識別出來，比如電磁波、X射線和紅外線等。

　　 工具推薦

　　在函數(shù)庫推薦方面，每個技術(shù)部分都有一些特定的不同，AI領(lǐng)域的許多庫都是針對Python開發(fā)人員的，但下面提到的庫是可以支持其他語言。

　　· Keras：高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Python庫，可以嵌入其他深度學習庫中，旨在簡化實驗?zāi)Ｐ汀?/p>

　　· MXNet：Amazon深度學習庫，支持多種編程語言和部署方法。

　　· Deeplearning4j：基于JVM的深度學習庫，可內(nèi)置可視筆記本用于實驗運行。

　　· Spark MLib：適合于使用Spark進行數(shù)據(jù)流傳輸?shù)挠脩簟?/p>

　　· OpenCV：廣泛使用并支持計算機視覺的庫。

　　· SimpleCV：與OpenCV很相似。

　　· NLTK：用于處理和理解自然語言的Python庫。

　　· OpenNLP：適用于JVM用戶。

　　最后需要單獨指出的是，隨著AI程序的持續(xù)發(fā)展，它將會在社會生活中承擔更加多樣化的角色，我們會越來越依賴AI來承擔更多的工作或任務(wù)，我們雖然不相信科幻電影中的機器人殺手， 現(xiàn)階段的AI也沒有實現(xiàn)強智能時代，但我們依舊需要警惕由AI帶來的可控性挑戰(zhàn)。

本文題目：3分鐘讀懂火熱的人工智能！-創(chuàng)新互聯(lián)
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